Policy design in experiments with unknown interference

要約

本論文では、スピルオーバー効果を持つ政策の推定と推論のための実験デザインを研究する。単位は有限個の大きなクラスターに編成され、各クラスター内では未知の方法で相互作用する。まず、クラスター対間で無作為化を変化させることにより、スピルオーバー効果を考慮した治療確率の変化の限界効果を推定する単波実験を紹介する。この限界効果を用いて、政策の最適性のテストを提案する。第二に、厚生最大化治療規則を推定するための複数波実験をデザインする。理論的な保証と、大規模なフィールド実験での実装を提供する。

要約(オリジナル)

This paper studies experimental designs for estimation and inference on policies with spillover effects. Units are organized into a finite number of large clusters and interact in unknown ways within each cluster. First, we introduce a single-wave experiment that, by varying the randomization across cluster pairs, estimates the marginal effect of a change in treatment probabilities, taking spillover effects into account. Using the marginal effect, we propose a test for policy optimality. Second, we design a multiple-wave experiment to estimate welfare-maximizing treatment rules. We provide strong theoretical guarantees and an implementation in a large-scale field experiment.

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